把大模型用在绿色金融识别，有搞头###
在秘密试验和实践多次后，我们认为用大模型识别绿色金融绝对有搞头。
我们先分别看下绿色金融和大模型的基本情况：
绿色在文化语境中是一个具有多种象征意义的颜色。在股市，绿色意味着坚韧与奉献。在自然界，绿色象征着和谐与美好。而在金融领域，绿色代表着可持续发展。近年来，在“双碳”目标的引领下，从中央到地方，各层级政府机构已制定了一系列激励措施，从再贷款、担保机制、贷款贴息到增量奖励……可以说政策端已经打明牌了——金融机构只要是搞好绿色金融，就能马上得到实质性利益，这还不算更长远的战略价值和社会效益。
尽管未来前景很美好，但绿色金融的发展并非一路生花，遇到了很多成长中的烦恼，首当其冲的就是绿色金融的评估问题。这项目保“绿”吗？明确了这个问题，支持这个项目的资金，才可界定为绿色信贷、绿色债券、绿色基金等。
视角换到大模型这边。我们知道大模型很厉害，有一些工作它能做得很好，但就像法拉利再好也不能用来拉货，它也有很多力所不能及的事情。大模型在什么情况下最好用？根据诸多实践，我们认为在三种情况下最好用：一是涉及语言文字的业务。顾名思义大模型就是大语言模型的简称，语言相关的业务当然是最得心应手的；二是业务边界清晰的领域，就像一条公路，单向通行，出入口被完全控制，两边有护栏，那么它就升级为高速公路了；三是在已知的知识范围内作业。不是说大模型的优势是生成新内容吗？话是不假，但是这种“新”目前看只是表象，本质还是在原有的知识基础上变形而来的。就好像我们中学学会了力学三定律，做了N多小车、滑轮的物理题，哪怕我们这些题目做得比牛顿都要6，也不等于我们发现了新的物理现象。
明确了这几点，我们来看下绿色金融是怎么跟大模型“成双配对”的。
01
大模型和绿色金融配在哪？
绿色金融项目的认定既严谨又复杂。
首先，认定标准很多。我国现有的关于绿色金融的标准有很多，包括《绿色信贷指引》《绿色债券支持项目目录》《绿色产业指导目录》《企业环境信息披露制度》《企业环境信用评价办法》等。以最新发布的《绿色低碳转型产业指导目录（2024年版）》为例，这个《目录》共分三级，包括7类一级目录、31类二级目录、246类三级目录。光目录就有几十页，老话说隔行如隔山，让一个业务员把这些行业都认全，其难度不亚于让人熟练掌握《新华字典》。
其次，口径多。这些标准都有不同的政策主体，比如人民银行、银保监会等，而且不同标准之间的统计口径存在差别。举个例子，关于绿色交通中铁路项目贷款的认定，人民银行统计口径只涉及运送货物的铁路及相关场所建设和运营的绿色项目贷款，银保监会统计口径则涵括全国境内铁路及相关场所建设和运营的绿色项目贷款。种种复杂的问题交织在一起，给人工识“绿”带来了巨大考验。
但这些问题放在大模型身上，反而成为了其发挥技术优势的有利因素。一、这是一个语言类业务场景。二、有着清晰的业务边界。三、各种认证标准的存在框定了大模型知识生成的范围。这些因素成功触发了大模型的技能点，大模型的DNA动了。这感觉就像老司机开上不限速的高速。
02
绿色金融知识库与大模型融合
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大模型识绿非常简单高效。假如这里有一项核聚变的项目，要去进行绿色信贷的认证。只需要将这一新增项目输入到大模型当中，大模型根据相对应的产业标准目录，进行具体产业分类，实现三级映射，得到绿色信贷识别结果。最后一环当然还是要交到业务人员手中，做出最终的决定。
有图有真相
大模型作为技术底座不能单独发挥作用，还需要搭配一个强大的知识库。
知识库对大模型具有重大意义。比如说一个苹果+牛顿的知识库意味着伟大的万有引力定律，但苹果对于大部分人的知识库而言最多意味着苹果汁。
金融机构可以收集大量的绿色金融政策文件，合并如央行、发改委、银保监等国内外多套绿色标准，以及金融机构内部的认定原则和标准。不管是表格、文档还是PPT，大模型都能无压力“笑纳”，最终形成全行级别的且独一无二的绿色金融知识库。
同时，知识库还有另外一个好处。我们知道大模型一个很大的弱项是时效性的问题，有了知识库，面对最新的政策调整，金融机构可以随时上传文档，更新和完善知识库。这样一来捕捉最新产业动向，完成最新内容的生成，只需“更新知识库”，而不用“更新大模型”。
建好知识库就相当于建好了一座图书馆，我们需要在这座图书管里精准查找我们所需的知识片段。这就需要用到百融云创的检索增强生成 (RAG）的技术，凭借其高准确性和可靠性能，使得大模型能在知识库中实现精准的检索和生成，而且引用还会“注明出处”。
这样一来，不管是绿色项目的精准识别和分类，还是智能问答、内容生产，都能自动高效完成。对于识别一项业务到底“绿”不“绿”，业务员只需提出问题，大模型秒秒钟实现三级科目映射，识别效率大大提高。同时大模型还有另外一个好处，能够针对人工认定的结果进行批量核验，一旦发现有不一致的地方，就能提醒业务人员，去进一步的跟进核查。最终“鉴定结果”再从支行、分行、总行一路报送到监管机构，满足监管不同口径的上报需求及行内多维度管理需求。
大模型识绿只是整个绿色金融产业的一环，只是初步解决“绿”不“绿”的问题。整个产业链条还有很多问题需要去逐步解决，比如项目是深绿、中绿、浅绿，是翡翠绿，还是祖母绿，孔雀绿，如何采取差异化的管理措施。项目的环境效益如何测算，环境风险、经济风险和社会风险如何评估等一系列的问题，都需要智能化的解决方案去升级改造。
在未来，大模型会被引入到更多的业务环节中，这将会带来哪些变革，我们拭目以待。
